Phyllis2021-03-19 01:12:56
Phyllis老师 是否是 指数分布不一定都是无记忆性的，只有指数分布的conditional PD是无记忆性的。而如图上半部分 指数分布的边际违约概率的话就是需要计算两次累计违约概率 再相减。老师是否是这样的？(以前自己笔记记的是 指数分布都是1-e^(harzerd rate*t) 感觉不太对）
回答（1）
Jenny2021-03-19 11:57:51
Jenny同学你好，
1. 首先，咱们说无记忆性指的是计算每一段时间的违约情况和之前时间段的违约情况无关。换句话说，假设整体的时间段包括0至t和t至t+τ两个时间段，在已知0至t 不违约的条件下，用指数分布研究t至t+τ时间段的违约概率时，这时指数分布会体现无记忆性。相当于计算0至τ时间段的违约概率。
所以一般是用再算条件PD的时候。
2. 边际违约概率你的理解是对的。
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好嘞老师，恩恩。还想追问一下关于1. ）您讲述的无记忆性我大致了解了。只是请问关于1.的最后一句话，这个无记忆性是相当于计算0至t+tao吗？还是t至t+tao. 我分析您的意思大概是说后一种，和0时间点是无关的，但又有些不确定。（抱歉那个tao字母实在没找到怎么打,,ԾㅂԾ,,）
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不好意思，是第一句话打错了，应该是“假设整体的时间段包括0至τ不是0至t”。就是如果是无记忆性的情况下，t至t+τ的违约概率就等于0至τ时刻的违约概率。
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